从“经验驱动”到“数据+算法”驱动的思维转型
主讲：余星冰老师
【课程背景】
在当今快速变化的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战。
首先，传统的经验驱动决策模式难以应对复杂多变的市场需求，导致企业在竞争中处于劣势。
其次，随着大数据时代的到来，如何有效地采集、处理和分析海量数据成为了企业的又一难题。
最后，尽管许多企业意识到了数据的重要性，但在实际操作中往往缺乏科学的方法和工具来实现从数据到决策的有效转化。
《数据驱动的决策与管理升级》课程正是针对上述三大痛点设计而成。本课程不仅提供了一套完整的从数据采集到决策制定的方法论，还深入探讨了如何利用最新的AI技术进行精准预测和实时决策，帮助企业顺利完成从“经验驱动”向“数据+算法”驱动的转型，从而在全球化竞争中占据有利地位。
【课程收益】
· 掌握数据驱动决策核心技巧
· 提升企业竞争力与创新力
· 实现精准预测与风险管理
· 加速业务增长与效率提升
【课程对象】
· 企业管理层及决策者
· 数据分析师与数据科学家
· IT部门负责人和技术人员
· 对数据驱动感兴趣的专业人士
【课程时长】1天（6小时/天）
【课程大纲】
模块一. 课程导入与目标设定
· 课程背景与意义
· 课程目标与学习成果
· 课程结构与流程介绍
模块二. 数据驱动决策的核心价值与趋势
· 数据驱动决策的定义与核心价值
o 提高决策准确性、降低风险、提升效率
o 从“经验驱动”到“数据+算法”驱动的思维转型
o 数据驱动决策在企业中的战略地位
o 引用证据：
· 数据驱动决策的实施路径
o 数据采集、清洗、存储、分析、建模、部署
o 数据驱动决策的闭环流程
o 引用证据：
· 案例: Netflix利用数据分析优化内容推荐，提高用户满意度和留存率。
· 理论框架: CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）
模块三. 企业数据资产构建：数据采集、清洗、存储与安全合规
· 数据采集
o 数据来源与质量管理
o 数据采集工具与技术（如API、爬虫、IoT设备）
o 引用证据：
· 数据清洗
o 数据去重、纠错、填补缺失值、一致性检查
o 数据标准化与治理
o 引用证据：
· 数据存储与安全合规
o 数据存储方案选择（如数据仓库、数据湖、数据中台）
o 数据安全与合规性（如数据加密、访问控制、审计）
o 引用证据：
· 案例: LinkedIn通过高级的数据清洗技术提升其人才匹配算法的准确性。
· 理论框架: 数据质量管理框架（DQAF）
模块四. 用AI做决策：从“经验驱动”到“数据+算法”驱动的思维转型
· 案例: 金融企业运用机器学习模型分析客户行为，显著提升了客户留存率。
· 理论框架: Gartner的AI成熟度模型。
· 数据驱动决策的核心价值
o 精确性、实时性、预测性
o 与经验驱动决策的对比分析
o 回归业务指标增长的数据管
· AI在决策中的作用
o 机器学习模型构建与优化
o 自动化特征工程、智能预测模型、实时数据分析
o 从“看数据”到“用数据”的思维跃迁
o 引用证据：
· 数据驱动决策的实施路径
o 数据采集 → 数据分析 → 模型训练 → 决策优化
o 从数据洞察到决策落地的闭环
· 轻量化数据分析平台演示
o 平台功能与操作流程
o 数据可视化与报告生成
o 引用证据：
· AI驱动决策的实践案例
o 如何通过AI优化市场活动ROI、提升客户留存率等
o Netflix通过数据优化内容推荐的案例
o 金融企业通过客户行为分析提升客户留存率
模块五：优化决策方案实施路径
1. 业务数据准备
o 数据集选择与预处理
o 数据清洗与特征工程实践
2. AI工具使用与分析报告生成
o 使用轻量化数据分析平台进行数据可视化与分析
o 生成初步分析报告与洞察
3. 决策方案优化与验证
o 基于分析结果提出优化建议
o A/B测试与决策效果评估
o 案例: Amazon使用A/B测试不断优化用户体验，增加销售额。
o 理论框架: DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）方法论
4. 小组讨论与成果展示
o 分组进行模拟决策演练
o 每组展示分析报告与优化方案
模块六：总结与未来展望
1. 课程总结
o 数据资产构建、AI决策转型、实战演练三部分回顾
2. 未来趋势
o AI与大数据的深度融合
o 数据资产管理与价值化
3. Q&A与答疑
o 学员提问与讲师解答
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明